随机模型预测控制工具箱带附加扰动的线性系统随机MPC仿真器

此MATLAB仿真使用模型预测控制技术控制PMSM的速度。

MATLAB利用其神经网络工具箱，进行数据拟合和预测控制的实现。

在无约束条件下，这是一个用Matlab编写的MPC模型预测控制程序，实现多变量多输入多输出的控制。

dFCwalk是一个MATLAB工具箱，用于分析从大脑活动时间序列估计的功能连接 (dFC) 的动态变化。它将dFC描述为功能网络空间中的复杂随机游走，将dFC重新配置视为结合了“流动性”和“协调性”的平滑过程。 与其他方法不同，dFCwalk不需要提取离散连接状态。工具箱提供MATLAB函数来量化dFC随机游走的特征： dFC速度分析: 提取随时间变化的FC重新配置速率分布，用于速度或缩放分析。 元连接(MC)分析: 识别功能链接组，其波动随时间变化，并定义了真正的dFC模块，这些模块沿着特定的dFC元集线器控制器组织（区别于传统的FC模块和集线器）。对每个dFC模块进行dFC速度分析。 dFCwalk主要应用于fMRI静息状态数据，但也可扩展到其他类型的神经活动时间序列，例如局部场电位、EEG、MEG和fNIRS。

介绍了一种基于局部线性化模型的广义预测控制 (GPC) 方法，用于控制非线性双罐系统。该方法通过在平衡点附近对非线性系统进行线性化，并利用广义预测控制算法实现对罐体液位的精确控制。Simulink模型中包含了非线性双罐系统的动态模型、S函数控制器以及用于计算GPC系数的函数。 模型文件： TwoTank.mdl: Simulink 模型文件 T2Tank.m: 双罐系统 S 函数文件 T2TankControl.m: 控制器 S 函数文件 GPCcoef.m: 计算 GPC 系数的函数文件 Radial.m: 计算 sign(x)sqrt(|x|) 的函数文件 使用方法： 用户可以修改参考信号（阶跃函数）的最终值，但需要注意的是，该值不应偏离平衡点太多，以确保线性化模型的有效性。

使用Matlab进行定常广义预测控制（GPC）算法仿真的程序开发。该算法在控制系统设计中具有重要应用价值。

模型预测控制(MPC)涉及预测和优化未来时间段内的时变过程，可适用于线性或非线性模型。使用APOPT、IPOPT等大规模非线性规划求解器，解决数据协调、移动范围估计、实时优化、动态仿真和非线性MPC问题。该方法支持离散和连续系统的控制策略。示例文件包括：1. apm1_lti - 将任何LTI模型转换为APM格式；2. apm2_step - 执行步骤测试以确保模型准确性；3. apm3_control - 调整MPC设定值以实现新的目标值。详细文档和问题解答可访问：http://apmonitor.com/wiki，同时定期举办网络研讨会演示新应用和提供教程。

本书内容精炼，阐述了利用 MATLAB 实现模型预测控制的方法，并提供了实例代码。

提供经过严格测试的MATLAB算法和工具源码，适用于毕业设计和课程作业。所有源码均可直接运行，保证下载使用安全可靠。如有任何问题，请随时联系我们，我们将第一时间为您解答。